|
|
Absolute deviation, 绝对离差
8 U$ R$ `& Q7 S" ^, r! L7 {5 I2 `Absolute number, 绝对数
2 f0 y6 s7 A( J2 b# \( ]; eAbsolute residuals, 绝对残差( _! |& z, d8 Q* Y* K, t
Acceleration array, 加速度立体阵8 }% M$ l6 \8 d+ |) ?
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
% C$ \+ I# j+ }( I, b* t- s9 Y; gAcceleration normal, 法向加速度
% J& g) Z7 C! u3 kAcceleration space dimension, 加速度空间的维数$ s, y# e0 u$ s; E: H7 j
Acceleration tangential, 切向加速度3 q7 J! |* ~ U
Acceleration vector, 加速度向量5 \0 p7 |: d0 i+ U
Acceptable hypothesis, 可接受假设
; z& ?/ _" t# |+ o& EAccumulation, 累积
+ H; w$ N7 V3 r# ~$ Z5 _$ RAccuracy, 准确度
, h4 j5 ?3 m+ q5 S: s7 ^% AActual frequency, 实际频数
. k- s3 s+ S1 k5 O1 i3 L% E6 M; V/ TAdaptive estimator, 自适应估计量
. Z" G2 q. m* Y1 M) LAddition, 相加( M1 P# ?/ V) ?# K: A( ?
Addition theorem, 加法定理6 i9 }# y, ^" Q9 e/ m* t2 G
Additivity, 可加性
( k$ ~7 i# b0 F# c' uAdjusted rate, 调整率+ A% a1 D: e5 t# n3 k a4 |8 Z
Adjusted value, 校正值
$ x0 s9 F( h/ _( w+ a2 b7 RAdmissible error, 容许误差2 p: g$ K3 X0 M+ Q& V, R
Aggregation, 聚集性
, w% O5 `0 J [( J! FAlternative hypothesis, 备择假设
6 y+ P/ A% v) z' K$ k+ F- mAmong groups, 组间2 d, W. j% N) `. H( c, g9 g
Amounts, 总量
: G5 Z- h* H3 _Analysis of correlation, 相关分析9 G. g+ p4 m- T
Analysis of covariance, 协方差分析& }. M! k% f2 S' u* {9 f
Analysis of regression, 回归分析' W1 }' q, G) `' C; F' G
Analysis of time series, 时间序列分析8 L' c" @( R, Z7 W) I8 q6 j. [2 G# ^
Analysis of variance, 方差分析
, a# E, G0 o5 \# b+ m0 W* a) lAngular transformation, 角转换1 c# G& V9 `! y3 h
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
1 C; v6 c2 O. Q" L6 E# z8 xANOVA Models, 方差分析模型# K( P" H+ S6 ?
Arcing, 弧/弧旋
! }( a$ u6 ]; }# b+ L5 b: f; Q. mArcsine transformation, 反正弦变换
; e6 `; @, }) m, W; u6 E9 DArea under the curve, 曲线面积- O: q- M) I; o$ X/ p- @- S0 s8 W1 c
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
/ V6 Z1 S: r4 V5 e4 l( eARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
+ ]! D X1 D9 ]# {Arithmetic grid paper, 算术格纸& O3 y; J3 m; B, S( j6 ~
Arithmetic mean, 算术平均数0 f" h7 T, w% `2 O! S( V0 ~
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
1 D+ h) H6 T! D k5 r1 NAssessing fit, 拟合的评估
, O' r* I+ B) y8 D3 x# ?- LAssociative laws, 结合律- I8 n" C$ p5 d \1 ]
Asymmetric distribution, 非对称分布$ U/ R: X1 [" X; c% @* _
Asymptotic bias, 渐近偏倚
' c' i4 O" w* F( I7 EAsymptotic efficiency, 渐近效率8 J, {: L: t" m4 V s
Asymptotic variance, 渐近方差
+ A& E s0 S" M0 i: ]; t% ~% @Attributable risk, 归因危险度! [3 w# v& Q6 ~) k8 B, J% G0 p
Attribute data, 属性资料
$ C% y9 d. ^0 J; B. ]Attribution, 属性
0 q7 F# |5 G! kAutocorrelation, 自相关
7 V' S9 m" k6 ?+ AAutocorrelation of residuals, 残差的自相关8 c! r$ s& i3 Q9 w! U: h5 j9 `- ?
Average, 平均数! H1 G6 q5 `! L; i) N
Average confidence interval length, 平均置信区间长度$ f& T' P% T Y$ e' M% N/ x
Average growth rate, 平均增长率8 C0 k% N0 S) n/ ?
Bar chart, 条形图, O/ I8 y2 `8 F2 z: d
Bar graph, 条形图7 R y/ S; {' r! @1 g5 S
Base period, 基期
" Y8 p, x' d/ `) @5 D& CBayes' theorem , Bayes定理 C& e0 N1 j$ c6 o" T
Bell-shaped curve, 钟形曲线
! Z. b: [# o! `7 Q% |* A3 e/ \Bernoulli distribution, 伯努力分布4 R2 F H5 V* @3 f' w) O$ H
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
9 k( w Y* v7 e; sBias, 偏性
' B7 U4 q3 H& E) ~Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归; B1 D9 f2 f$ a6 T$ h
Binomial distribution, 二项分布
2 C) i4 s9 O, M( D% E( aBisquare, 双平方. j0 U8 n- g% v9 u# @
Bivariate Correlate, 二变量相关
! e- x+ \/ c6 Q: u& }Bivariate normal distribution, 双变量正态分布6 h, C' M4 d8 T+ H5 d( Y, |) C
Bivariate normal population, 双变量正态总体* F1 m6 W2 B' W* o
Biweight interval, 双权区间! i, x1 P( ~8 d2 P
Biweight M-estimator, 双权M估计量
! H e# n- ?9 B6 f3 g* mBlock, 区组/配伍组' y6 T" r# Q+ E! H" O( M
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包2 e; O9 j9 ?+ ~: L; t
Boxplots, 箱线图/箱尾图2 c6 Y1 M2 i7 h! u1 C
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
9 J i4 ^! E( T7 u3 a, mCanonical correlation, 典型相关0 q' o) H# l, m1 t2 h( U' @ A
Caption, 纵标目, Y+ O* C. g" {, `2 {' V
Case-control study, 病例对照研究; H; S- b) h( A7 h4 B7 G1 K
Categorical variable, 分类变量0 L5 k' L2 E) P+ d( ]
Catenary, 悬链线
; B: D$ f* l" f. @Cauchy distribution, 柯西分布
4 ^& ^8 v# r& `' N) F) yCause-and-effect relationship, 因果关系
2 \9 W8 J8 Q: {' b" @Cell, 单元+ O, m0 Q p) P R
Censoring, 终检
* R1 v7 p& }2 JCenter of symmetry, 对称中心
' \- Q2 B7 e$ B p& w: u; n* oCentering and scaling, 中心化和定标1 A* T) B% y3 D# H# _7 o( r
Central tendency, 集中趋势# \2 l0 Z4 W: N: b; _5 Q, L
Central value, 中心值6 b6 P% A, r1 D; U; S6 V$ E( Z
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
+ K* W5 C+ P7 R3 O: PChance, 机遇
8 T- J; h& [4 n6 J2 [$ vChance error, 随机误差
6 w/ L' p: F$ n9 O, ]Chance variable, 随机变量) ]7 u8 G2 G- `
Characteristic equation, 特征方程
! B+ f, D0 M% J* @1 `6 Q9 ICharacteristic root, 特征根
% ]" O' J- ~ g2 e7 x2 j" {Characteristic vector, 特征向量( N, z# P5 I# U7 Z5 J' `- w
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
8 O0 V: R2 W1 o* cChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图% e, Z( R1 G1 A4 w# u
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
& L; e: a1 B# z5 k3 wCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解" ~4 }5 [8 C% n% r# K* N d
Circle chart, 圆图 6 H3 O5 Q! {' m* p+ _0 N
Class interval, 组距5 k3 w9 k+ O' G3 H- _
Class mid-value, 组中值0 w# ~# ?" l# X" o+ [
Class upper limit, 组上限* q# H: Z$ N' p2 U8 s
Classified variable, 分类变量
7 M2 `4 u- v d( w7 C8 [; oCluster analysis, 聚类分析
+ `( K6 L3 X+ e% s4 g; `Cluster sampling, 整群抽样* Y# m, m- {! F9 `; V- S$ @: j3 e
Code, 代码/ q. H# e& Q3 B/ Y6 G
Coded data, 编码数据
' {# X3 u8 E: d9 t0 q& N' QCoding, 编码, y ~3 C7 Y. |& U! {: K9 [% ?
Coefficient of contingency, 列联系数' i3 s/ u2 z S# q( K) C
Coefficient of determination, 决定系数9 T& N* m9 r5 n0 `) r
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
9 @. ?% }+ q2 w2 _. ZCoefficient of partial correlation, 偏相关系数, ?5 u, |# e+ G; b7 I
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数# p4 y. H4 v6 N
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数. Z: M% O9 U! }1 [, U
Coefficient of regression, 回归系数
9 M7 c7 P. \- VCoefficient of skewness, 偏度系数
4 k& w0 P% J$ Q: ?8 o! G% \+ vCoefficient of variation, 变异系数0 L, q. M9 Q- x3 W! X) K
Cohort study, 队列研究/ m! l1 R3 {3 a9 `' h) x8 O" b) w
Column, 列
# x& N# O( [* k( TColumn effect, 列效应' [0 D3 W) ?9 h+ u/ a4 w
Column factor, 列因素
& R& |/ f7 c$ v' {9 s& M/ Y7 nCombination pool, 合并
. f g3 j$ _% B. CCombinative table, 组合表
% V9 c, V1 O/ Q! X9 ]& m. Q- t& WCommon factor, 共性因子& K) @8 l4 E( M) d
Common regression coefficient, 公共回归系数: g; d+ i& x& k0 d) h
Common value, 共同值
$ b" L0 L+ m& L+ F" A1 o: c. mCommon variance, 公共方差, z2 W/ Q* A6 ?, U2 T( _7 ~
Common variation, 公共变异# V6 N- f* F# }1 ~& h
Communality variance, 共性方差
' E6 d7 [; T1 v% tComparability, 可比性
4 |: a2 ]* ~' p; vComparison of bathes, 批比较9 |! ]/ T: O8 x9 j7 ]/ }
Comparison value, 比较值
9 n+ M+ u; _/ h, g: {( ^! JCompartment model, 分部模型
) m: e1 U' r! a; F) eCompassion, 伸缩7 M. n9 q E3 a3 G$ r
Complement of an event, 补事件) e7 a! d: |8 q4 ?6 A7 R9 F
Complete association, 完全正相关/ X& f3 B) e O
Complete dissociation, 完全不相关
9 ^- D6 i( O/ kComplete statistics, 完备统计量
7 |$ E8 Y! x) w) D7 `Completely randomized design, 完全随机化设计7 w- R& X* [! M9 [, S" N
Composite event, 联合事件0 Z- y6 A" v/ Q0 x; Z4 B/ P5 a3 M
Composite events, 复合事件, U, \/ d1 x! I
Concavity, 凹性
0 A# U8 X- ?# G' B; @+ i! PConditional expectation, 条件期望% d" \" t9 }7 y! n0 E8 a/ U+ E
Conditional likelihood, 条件似然
- H5 l& [2 ^0 h+ t% ]8 zConditional probability, 条件概率& X. M) T4 s* t7 c
Conditionally linear, 依条件线性2 |% c9 L+ Z2 h2 o7 w
Confidence interval, 置信区间8 @; M8 Q5 F3 d5 Q0 g; I
Confidence limit, 置信限
: [" [ f# w- S' o u {, B8 K5 tConfidence lower limit, 置信下限4 K; ~1 u( ^* y9 N% @; f" ~' F4 x5 K$ q
Confidence upper limit, 置信上限
7 [ Q4 y5 q0 bConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
0 |( \6 P; p5 }2 xConfirmatory research, 证实性实验研究
+ A8 ~' x- b. O+ {Confounding factor, 混杂因素
$ l+ R+ w7 ]; |( iConjoint, 联合分析2 ^8 I, e5 y# y# m& \* F0 k
Consistency, 相合性/ W8 p9 X, J) f" N: ~" W5 T) n
Consistency check, 一致性检验
1 a/ D' \0 F/ m* K( b6 LConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计6 U/ B# K9 l* k* q5 _6 J O
Consistent estimate, 相合估计- b- Q- z. {/ B2 j" r B
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
/ O0 T/ D# ?' O1 `) Y L* FConstraint, 约束' h+ r) C8 ~7 N9 k4 }0 e5 Z
Contaminated distribution, 污染分布& ]5 U, U: V* I4 _( A# o
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布( E1 `. J" _5 n8 `& X3 c- B
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
# g* w# \9 w9 r( C* FContamination, 污染
6 x/ M/ f1 J3 G( @ A( AContamination model, 污染模型" H* | _5 N5 U( q' R
Contingency table, 列联表
+ p8 g; s; G" i+ w9 C7 y9 u" k4 WContour, 边界线& _/ i5 \! _" j. p; \+ s# \
Contribution rate, 贡献率; q0 [4 k0 V5 m
Control, 对照
* r* m4 i7 T/ gControlled experiments, 对照实验
% \' G4 G" T* VConventional depth, 常规深度
+ a, T8 K7 o o6 b, jConvolution, 卷积0 l, n) ?/ Y& X% W
Corrected factor, 校正因子
$ D8 u& `$ M" [2 O4 @9 w5 t! T4 ?Corrected mean, 校正均值9 A. w6 D2 @8 n5 G p( [9 r
Correction coefficient, 校正系数7 o5 @) u: H8 O. O: b* e# P/ M) |
Correctness, 正确性, h: Q2 e! a, L
Correlation coefficient, 相关系数! k9 u* j0 W/ W* z! b
Correlation index, 相关指数
# H- ^5 w- J$ k ]; E j+ i3 G, zCorrespondence, 对应 Y& i I1 S$ d4 I' L$ Y: w
Counting, 计数
" A/ V* O; g' r. n+ pCounts, 计数/频数" g0 f P0 e, U5 S1 J7 ~
Covariance, 协方差, n6 y+ l9 V3 ^+ B! Y
Covariant, 共变 5 P% L. O7 G+ J) ?2 k
Cox Regression, Cox回归
% g8 V* ^* r) T% W( y2 lCriteria for fitting, 拟合准则: Y0 e5 X/ X! E) r' \
Criteria of least squares, 最小二乘准则
6 G, {: g& Y' ^. U+ m9 j$ JCritical ratio, 临界比
) k: J7 M a' P- L) PCritical region, 拒绝域
( F, k5 X) S5 J T+ HCritical value, 临界值
1 ~+ C3 \. ^9 B% \! ECross-over design, 交叉设计7 [6 V) O2 Z7 d k# x6 `
Cross-section analysis, 横断面分析
! @( Z8 |5 `6 P! VCross-section survey, 横断面调查" j: _6 ~, J6 J& \6 b
Crosstabs , 交叉表
& N5 u) G- Q" tCross-tabulation table, 复合表
6 m: E( s% C3 m' zCube root, 立方根( L) K3 u2 T" A4 o3 f
Cumulative distribution function, 分布函数
. E+ y& K3 o+ ]& m0 x. d( oCumulative probability, 累计概率. I7 l9 V6 M$ d' p ]0 g9 I) p
Curvature, 曲率/弯曲
6 k6 D3 v& K0 \! e+ z) xCurvature, 曲率
6 X0 I9 W7 x+ S$ {& kCurve fit , 曲线拟和
2 _& `" W0 k' q5 _' d- WCurve fitting, 曲线拟合- Z3 X! Y- P! {# |* t! ~8 s
Curvilinear regression, 曲线回归& L. ~ v& s% J6 W9 N! K: A
Curvilinear relation, 曲线关系. @5 g. M1 t: |6 m$ Y& c U8 x
Cut-and-try method, 尝试法 ~6 J e- e4 u) H7 q7 ~
Cycle, 周期; M4 z2 F# D, }
Cyclist, 周期性
$ C8 A: s) G2 w, DD test, D检验
- H; u: {% E. P) j U$ aData acquisition, 资料收集$ k* S$ S3 r* i3 w5 m
Data bank, 数据库
6 c- @4 G5 K6 x! d$ v- kData capacity, 数据容量
2 w: B" e; B, j# C# h7 s* TData deficiencies, 数据缺乏! U8 f2 c9 s$ @ v- V+ j
Data handling, 数据处理
5 K5 |) |/ [# w v2 @- tData manipulation, 数据处理: L/ C* Q- `+ x6 f$ m
Data processing, 数据处理. @$ ~1 r7 [3 u/ a& h
Data reduction, 数据缩减
2 ^: c1 I, H% E3 y$ O/ yData set, 数据集2 A$ g- H% O( r; t" y# |, P o6 P
Data sources, 数据来源7 x: I/ g' z' h- u4 p/ Q, ]
Data transformation, 数据变换; s( q& i ^; Z* A" @. V* |& ]
Data validity, 数据有效性
' [ h' z& A: x* pData-in, 数据输入. _5 O6 N; q6 Q( i
Data-out, 数据输出2 N: Q8 T+ j3 r$ f- O5 d
Dead time, 停滞期2 P, T- f" G6 g9 a$ v! d1 f- e' f
Degree of freedom, 自由度& u( c; h# J: ^+ U- F
Degree of precision, 精密度
. B: W7 \# E! C! {% }& y9 aDegree of reliability, 可靠性程度3 G( u# e: \$ P$ ^+ w
Degression, 递减
+ `6 B5 E; ^3 [& P) f2 `Density function, 密度函数% k( ]( Y5 h) b" \+ B1 o$ d
Density of data points, 数据点的密度7 F8 V# i4 H {5 ^5 X; J+ ^% B
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量% M. o* Y5 h; G) k, h
Dependent variable, 因变量
9 _- I x+ l+ n. w7 X% f; RDepth, 深度
7 u4 N1 g/ @0 r0 K- BDerivative matrix, 导数矩阵3 v( L. ?* p; E+ t7 ^ p. V: S
Derivative-free methods, 无导数方法) R* [5 T5 K! h, v) w& y& g
Design, 设计
! ?+ ^2 s9 X) d& M0 ZDeterminacy, 确定性
" H( n, o- z6 b. b# J+ K0 vDeterminant, 行列式
9 |5 A1 t( u+ N9 [+ gDeterminant, 决定因素
3 g7 X+ I. X8 v* G9 f4 x/ GDeviation, 离差
8 b: T" M% w/ p9 X/ rDeviation from average, 离均差
0 |. o% W' E7 A1 s, EDiagnostic plot, 诊断图4 \* S1 g- s9 X; n j9 ]: U) x
Dichotomous variable, 二分变量7 D& }& N5 m+ U7 ^# P
Differential equation, 微分方程
$ D' B6 F' E; YDirect standardization, 直接标准化法7 ]5 @7 e5 Y' b; _
Discrete variable, 离散型变量; L" I5 t5 |- o7 A0 d9 f9 h
DISCRIMINANT, 判断
( N" H$ W4 r2 k6 q _Discriminant analysis, 判别分析7 }# N b6 H$ {' y0 ]
Discriminant coefficient, 判别系数
. x9 K" f g1 ? ADiscriminant function, 判别值" a! S( F i% l$ a* v
Dispersion, 散布/分散度
y9 M2 t( P( M) m) QDisproportional, 不成比例的5 T/ f1 e1 D/ ?/ ^4 ^& D0 M$ L
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
- [% ?& m Q% I8 Q% n1 |+ q: kDistribution free, 分布无关性/免分布
, \6 b& J3 Z5 ?6 JDistribution shape, 分布形状
: E5 p \1 T! b* eDistribution-free method, 任意分布法
& Q2 y0 N6 R- A# XDistributive laws, 分配律
+ u+ ?' J5 Z4 y$ R; \) vDisturbance, 随机扰动项
2 r: ?% I# t3 |Dose response curve, 剂量反应曲线
0 T( G! U6 u; |; t+ B+ \Double blind method, 双盲法
# N) r( [+ Q- c7 KDouble blind trial, 双盲试验
' C- @ W! t5 h, X M- RDouble exponential distribution, 双指数分布 o) w _7 @% J1 }" |9 s: c$ w, `
Double logarithmic, 双对数" [4 a4 M1 c5 ^2 w
Downward rank, 降秩4 f1 t6 I7 `- ^
Dual-space plot, 对偶空间图3 F* o. \; I, U2 h/ u6 E+ h9 N
DUD, 无导数方法
$ T. n; E/ H* [+ aDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
3 z6 H1 @5 d) d0 y# ]# V; L9 GEffect, 实验效应
* r" y' x* {( n LEigenvalue, 特征值 M, k F+ ?2 {, A. D8 d; n& T
Eigenvector, 特征向量) Q3 r$ G% c( t: \
Ellipse, 椭圆
7 b; l9 v, M1 t- g! i; I. uEmpirical distribution, 经验分布* ?" r4 i+ G. T
Empirical probability, 经验概率单位0 s0 {% x! `8 P
Enumeration data, 计数资料( L* Y2 z7 r- k5 X3 C
Equal sun-class number, 相等次级组含量
" ]( v5 l# M, @: U- fEqually likely, 等可能
+ A7 m4 T; y4 Y+ VEquivariance, 同变性
$ i7 r4 R- }. V5 `3 NError, 误差/错误. X& y0 f/ } V9 i- K, L0 m
Error of estimate, 估计误差# C' g4 _9 M( A! ]7 o0 m
Error type I, 第一类错误
6 r7 z( U& H7 w! l" KError type II, 第二类错误
4 O: m8 U# X# sEstimand, 被估量" l9 m1 M* h+ I$ _2 B% z
Estimated error mean squares, 估计误差均方9 \% E* Q5 c N5 `9 e
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
0 Z. v1 a6 I+ J( V5 u* F) PEuclidean distance, 欧式距离% X% P, Y) E8 [+ {4 a O
Event, 事件
; K2 O' c, C K4 ]Event, 事件. X9 G, q) v# \
Exceptional data point, 异常数据点* F I8 F, E$ J5 y
Expectation plane, 期望平面
! K8 \/ S( A) C7 ^) e4 E8 gExpectation surface, 期望曲面) H* l" j% A: a" M! R) z6 O* o. p
Expected values, 期望值
# M9 H4 T$ X8 g& i" X7 H: @Experiment, 实验
. O3 a. L9 e2 eExperimental sampling, 试验抽样
3 \ ~0 |% j; [; WExperimental unit, 试验单位+ Z" W) Q; |$ `/ z: o; i- j7 d( S
Explanatory variable, 说明变量" @* {' }, L+ K: {- h6 z( z
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
( W {* H+ W# W7 r. [, B8 R. q1 U& wExplore Summarize, 探索-摘要& g+ j$ j* g# m8 \
Exponential curve, 指数曲线
/ }7 V. b9 }: kExponential growth, 指数式增长
- p* B* V. c+ ?: O1 K5 J+ mEXSMOOTH, 指数平滑方法 + y7 q: V, x# U2 {; m5 E2 t
Extended fit, 扩充拟合
5 l9 h/ l1 W1 Y6 ^( [1 MExtra parameter, 附加参数
4 K* o' _, Q: ~# mExtrapolation, 外推法
- H' C0 I) H( P) Z1 aExtreme observation, 末端观测值
* G* `- J' _& t) Y* t- YExtremes, 极端值/极值, o* j$ h" o6 S
F distribution, F分布
* z, R& l" `2 TF test, F检验
* h2 r. l7 a6 c- P& OFactor, 因素/因子
$ V1 x$ {* h" `6 S# l) f2 h2 HFactor analysis, 因子分析
7 d" g. x' v' {' lFactor Analysis, 因子分析$ x5 L0 A8 W& F/ V- R
Factor score, 因子得分
, Q; t( \0 q' r$ ^4 zFactorial, 阶乘
7 ~$ O; T; t; o& |) m9 i( GFactorial design, 析因试验设计- u- Z9 z! f7 n' L# C3 Z R
False negative, 假阴性
' B$ F" g) o; J, z! wFalse negative error, 假阴性错误$ ?. \ d3 Q( o9 G* t
Family of distributions, 分布族
4 l; l9 q+ t/ z8 EFamily of estimators, 估计量族$ u4 _/ \4 C+ t! H
Fanning, 扇面
# s- k# Y" s1 ]- ?* ^Fatality rate, 病死率* Q1 X& V- C" ^5 ^, g; K" o
Field investigation, 现场调查. ~: w5 ]" K0 Q6 }- K) y8 P
Field survey, 现场调查- a ]$ N* X/ r8 w j# n8 P% K
Finite population, 有限总体
5 }- H/ q5 E) G2 a, DFinite-sample, 有限样本6 d. E( C6 x7 p: H) b: M' v* j
First derivative, 一阶导数
) O U2 l4 L- J+ L' A0 V9 ]) dFirst principal component, 第一主成分
# F6 `8 R* _" ^+ aFirst quartile, 第一四分位数4 s. F. W9 d6 G
Fisher information, 费雪信息量
9 q) u5 Y! c; rFitted value, 拟合值3 |0 K% M8 Y4 ]# R1 L
Fitting a curve, 曲线拟合
! j& [& s1 \2 n2 ]6 a% V& gFixed base, 定基
- m, z4 i# M* O1 }3 r- u! ^Fluctuation, 随机起伏
$ h( x7 A1 ^" v5 F) v' v' iForecast, 预测$ o( U$ k7 ]% u
Four fold table, 四格表3 P2 Z+ i% J! g$ f1 m3 c. H
Fourth, 四分点
* ~: S8 h* [2 p3 Z: {Fraction blow, 左侧比率
7 D) q0 q. {2 J( {5 o) {Fractional error, 相对误差
7 |$ s. {: T& jFrequency, 频率
5 U5 Q/ e' @ U, O; z% K3 {Frequency polygon, 频数多边图
8 ]" V4 @: S0 p4 f. ]# [3 `& m5 {Frontier point, 界限点; U+ c) g p; Q% F& H
Function relationship, 泛函关系
6 Z0 G9 A9 }, C6 i3 V( _4 B) PGamma distribution, 伽玛分布
6 s0 m I2 D% E& a1 p9 LGauss increment, 高斯增量
+ X, g) Z& F% G1 d2 {6 EGaussian distribution, 高斯分布/正态分布$ {8 K7 T" g: o2 i5 Q" A0 N5 m2 i# p
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
1 Z3 }# W& Y8 \' pGeneral census, 全面普查
0 ~' @4 G- T+ {) lGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 x- \. X0 {* B( ]- L- d
Geometric mean, 几何平均数
( F; `* _: v. H% b" ZGini's mean difference, 基尼均差 I+ j& p! ?1 A# y$ w* j
GLM (General liner models), 一般线性模型
q9 n/ r1 r m5 g* LGoodness of fit, 拟和优度/配合度
6 P2 v+ C: y2 Q# s8 t1 r DGradient of determinant, 行列式的梯度
3 @5 M, `, l' d/ G2 l1 h2 d- dGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
9 w8 _" b2 @, T3 r9 MGrand mean, 总均值/ q2 V1 g8 L L( p6 C
Gross errors, 重大错误
C+ i9 G( e8 I0 B: W3 KGross-error sensitivity, 大错敏感度0 c9 K, C) v' N. R
Group averages, 分组平均
: u& t3 v9 |9 X2 U0 [+ c XGrouped data, 分组资料7 Q' V8 v Q+ L* X9 V
Guessed mean, 假定平均数
T3 U: I) i& fHalf-life, 半衰期
" x! m: m; ^7 l* a" d3 mHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量: q" M; i k! m1 [1 c% @
Happenstance, 偶然事件
1 \( V+ a) ^: l# CHarmonic mean, 调和均数
1 \8 H3 p: G. F6 d9 Q' R4 X5 {3 THazard function, 风险均数
2 `* K3 u+ C+ O0 S HHazard rate, 风险率
8 M/ l, a/ N8 m: S( J* ZHeading, 标目 3 q" }4 U- G& z' p& z7 ~: R
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
* o: ]: B+ X' E! t, l( ^Hessian array, 海森立体阵
/ ^: W* B7 s5 h. k/ ?1 S) h9 wHeterogeneity, 不同质
& v/ l: Q1 N- B! Z- t( YHeterogeneity of variance, 方差不齐
) g7 ]+ X) a0 m4 n7 e6 [6 A4 e0 p( hHierarchical classification, 组内分组5 {+ Y0 ]! ~. \% ?2 G- J
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
1 S! V. Q1 E5 p9 Q& v" t7 h" qHigh-leverage point, 高杠杆率点; v# e* L1 d* h& R& h; {+ E
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型% [. _) c. ?7 Y/ `9 Y
Hinge, 折叶点
- A1 M0 a/ `7 J: Y6 ?, v8 DHistogram, 直方图$ ?8 J" K) x! `" j o
Historical cohort study, 历史性队列研究 : m# U. s5 m- j' H& k3 y. g* R" p
Holes, 空洞
/ z4 s4 i% j5 y" dHOMALS, 多重响应分析) r: A$ y1 P' v: C0 f8 y( c
Homogeneity of variance, 方差齐性
( G# @2 s- b: n" a* RHomogeneity test, 齐性检验5 y4 u: T \/ O: m
Huber M-estimators, 休伯M估计量
% r/ ~/ i7 }3 h# B& zHyperbola, 双曲线
( v' E' B" k: H( ~' JHypothesis testing, 假设检验- O. }) L" T$ t- n" }
Hypothetical universe, 假设总体! R) x. X5 K$ w* r! h* A: V' [1 S! j
Impossible event, 不可能事件
3 J# o* ?+ c& XIndependence, 独立性1 e+ u6 R9 p0 Y& e+ O; D
Independent variable, 自变量
& k3 [( a! m9 H* O: M JIndex, 指标/指数
4 I" ~; Q/ W7 h7 A3 w+ v# O( Q; iIndirect standardization, 间接标准化法
) m4 g% T* [1 O& G6 BIndividual, 个体
7 O/ q+ ?% `) [Inference band, 推断带
) `+ d) x0 g' ^. qInfinite population, 无限总体
) H1 |1 J) A$ ~ V8 S; Y) o) jInfinitely great, 无穷大
) L9 Q5 v/ g' x: jInfinitely small, 无穷小4 A8 d6 [( |( g7 R) Q! N1 M
Influence curve, 影响曲线/ R/ ?6 K( p- K3 u: H7 J2 Q; u- W- ~% _5 ]
Information capacity, 信息容量
6 i" W4 T, r8 kInitial condition, 初始条件
0 c! Y+ k9 A$ a7 cInitial estimate, 初始估计值
9 S T' S$ P( S/ s, hInitial level, 最初水平2 F2 ?$ ^& C' }/ ]7 K% ?' {
Interaction, 交互作用
4 Z' z; J' x. A! |# }& H4 Q$ C$ oInteraction terms, 交互作用项
% _4 d/ U: P- N5 T; U" e5 CIntercept, 截距
( B% s" } H2 o G+ M ZInterpolation, 内插法' Z7 K3 ^2 d; \1 A6 Z' y
Interquartile range, 四分位距
4 }5 A! w0 ]9 k' A3 pInterval estimation, 区间估计+ m. N# o: v, \/ |
Intervals of equal probability, 等概率区间- e3 ?3 w; v: b- L! O1 z. h
Intrinsic curvature, 固有曲率
$ `* ~' O1 B$ J, U3 Y/ M S+ nInvariance, 不变性' K3 V; \ f5 X+ Z) `# S
Inverse matrix, 逆矩阵1 x3 U+ {$ S$ V9 {
Inverse probability, 逆概率4 j9 E, Q7 [3 O' V
Inverse sine transformation, 反正弦变换
- v4 F) u3 C- T) g1 E& cIteration, 迭代 1 q+ g3 e% Z- J. w7 n
Jacobian determinant, 雅可比行列式6 x( |, i: p5 D( o
Joint distribution function, 分布函数
1 `7 v o! k1 A( vJoint probability, 联合概率
6 r( f! R0 ~) `+ i/ G# q' `8 Y3 QJoint probability distribution, 联合概率分布' z7 ]8 Y, F3 n$ q
K means method, 逐步聚类法
$ j5 V; M- g: j% I6 E( jKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
3 C9 t7 b1 U& [Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图' _; \& B" H; F; j" m+ g
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
, B% p9 a9 f T+ M6 QKinetic, 动力学
7 }2 ^# e+ z g. Y# _9 YKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验2 \$ m6 f% B' M1 j
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验( l1 ]" t4 [" s/ J
Kurtosis, 峰度- w5 R$ h( E; i5 P( }# t* I
Lack of fit, 失拟( j9 M9 W- X# W' {0 j- z7 E
Ladder of powers, 幂阶梯
$ O& V* E. t, l- oLag, 滞后
$ w4 M2 \0 |- t8 p7 bLarge sample, 大样本2 m; ^2 L) E7 g( ^+ }( N6 F3 b- n6 p' O
Large sample test, 大样本检验
5 h* U( m1 {! \" qLatin square, 拉丁方% K9 b" O6 }- U) n
Latin square design, 拉丁方设计
5 R( C; y% C$ p9 E' z; L& j! j, ULeakage, 泄漏3 g& A0 r$ n4 k
Least favorable configuration, 最不利构形
' ]) K A8 v; v" x( O' u+ A$ E1 e* kLeast favorable distribution, 最不利分布" W" o/ H( I% e3 z$ i5 O
Least significant difference, 最小显著差法
7 w D6 d+ m- t5 ULeast square method, 最小二乘法, q' v/ U2 l5 j) b) V/ z- _, c& \
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
9 f# F1 P8 P( B, {+ U8 Z ALeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
" n* W0 W) @4 X+ mLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线- h5 I5 I& v3 U& g2 y# @
Legend, 图例
/ I+ K) v) t; Q8 g H2 L3 n: @L-estimator, L估计量1 x# \$ s7 N7 {+ q
L-estimator of location, 位置L估计量, H* O8 ]5 o. J; j
L-estimator of scale, 尺度L估计量: U- w, f' {* E6 H+ g" d* R' v
Level, 水平
0 t- e- U! @0 a. B) c3 |4 rLife expectance, 预期期望寿命
1 \# G3 ~, f- n# x. f$ C( hLife table, 寿命表0 ^# ~* h3 W3 k- L! a
Life table method, 生命表法: ?% R. I }! ?' R& m6 F5 {
Light-tailed distribution, 轻尾分布
' U N5 |( n7 ELikelihood function, 似然函数. S$ l4 Y) x5 j+ D- I
Likelihood ratio, 似然比1 n! D# s* y4 w8 ^1 x8 U( c! |
line graph, 线图- o4 l; ~4 D+ ?4 ?2 G& C+ N
Linear correlation, 直线相关
9 w- a2 Y) Y8 }. ?( cLinear equation, 线性方程9 e8 X0 f5 L- q" v
Linear programming, 线性规划
8 C2 ?) N3 B6 A" R6 HLinear regression, 直线回归" q T/ L8 k# g" W. D
Linear Regression, 线性回归$ e% Z" `$ n: M0 Y
Linear trend, 线性趋势- S& @* n$ \4 r- h0 F1 d& D
Loading, 载荷 4 d: v9 g, K# M7 y, X+ b8 c2 U
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性: [0 C* X- D, j0 s, S, X w& y
Location equivariance, 位置同变性
* y6 c; [; |8 F! K& a" l8 z9 [6 kLocation invariance, 位置不变性 A0 R, r$ \, H% d0 A' h$ E
Location scale family, 位置尺度族8 g/ n6 Z; z# `) \' y. A
Log rank test, 时序检验
6 }9 x4 K. I2 \" w7 LLogarithmic curve, 对数曲线
5 L8 k' ~' p( s8 h+ }. O+ _Logarithmic normal distribution, 对数正态分布1 g. ~* U) o3 q$ @: J. e
Logarithmic scale, 对数尺度5 q1 ?; H6 P$ w- B8 }
Logarithmic transformation, 对数变换
8 S# s b9 f. ~7 x/ h. _Logic check, 逻辑检查
; |" U4 L8 V- m5 k: l, N- g9 m0 fLogistic distribution, 逻辑斯特分布9 C% |! r( b& b) t3 T1 W
Logit transformation, Logit转换2 t9 U' O1 c9 I/ E) n- ^4 Z$ [. g
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
' z0 I: G! u; N9 z# R- dLognormal distribution, 对数正态分布
/ M( _7 Z$ b |! C) oLost function, 损失函数
& `% _- Q; f, k3 eLow correlation, 低度相关
4 z% v7 I0 y- O; z% X! D, U/ uLower limit, 下限; R. g) d* x7 P- |( o- f, H% U5 z8 }
Lowest-attained variance, 最小可达方差$ Z7 E D. M* L" m" K
LSD, 最小显著差法的简称6 x9 E0 M- [( @; w
Lurking variable, 潜在变量
6 r( B+ n/ M7 j- [6 UMain effect, 主效应6 q5 h5 O8 |/ \. ?- A- r8 n
Major heading, 主辞标目6 c. e4 h" [0 p' \4 ^0 q/ [ ?
Marginal density function, 边缘密度函数/ B$ c$ m- i& L3 Z& ~/ [
Marginal probability, 边缘概率/ {! o( `* `! [2 s( _5 H8 c
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
( e1 W# `& ? J- ]# lMatched data, 配对资料+ F( p2 W& v; |, }* e8 \+ D- r
Matched distribution, 匹配过分布
9 F" U! Q! W) j$ {3 J hMatching of distribution, 分布的匹配
( q; w: D8 Y# g& o" Z4 GMatching of transformation, 变换的匹配
% e7 \) j- t7 N. rMathematical expectation, 数学期望5 _0 X- H1 P* y! A1 W6 @; | K
Mathematical model, 数学模型
8 w- A( N9 I. CMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
0 Z% O( e& m7 `! X& E& S6 ZMaximum likelihood method, 最大似然法
" D7 t6 ]( U, ]4 I% z+ X" R% PMean, 均数# ?$ N5 J* J S9 f
Mean squares between groups, 组间均方
) T( ^- }/ ]# t+ C6 AMean squares within group, 组内均方# X" j4 R5 D8 u
Means (Compare means), 均值-均值比较
& X i- C% G) [! u7 r" XMedian, 中位数
& z! o+ J& T$ l6 P! e6 u6 }Median effective dose, 半数效量! _, {( d3 z# V$ Y8 k
Median lethal dose, 半数致死量
+ Q( m$ `4 O$ P1 tMedian polish, 中位数平滑
9 e/ F4 f: b, n* q7 l/ l$ r9 G+ DMedian test, 中位数检验, T$ n' j9 f* X/ c% n' t
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量/ K0 M! [' x) c4 ~: ~7 z
Minimum distance estimation, 最小距离估计& r, Z" R% Z. {, G! S( J$ L0 {5 n: t3 r
Minimum effective dose, 最小有效量. l. o8 U7 K1 F
Minimum lethal dose, 最小致死量3 Y& L+ m; D* T2 Q# M; t
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
7 a: X$ x, ` d: J8 |, T6 QMINITAB, 统计软件包6 I. F5 x+ l- s: R
Minor heading, 宾词标目
2 f+ {5 w/ O+ O, P+ UMissing data, 缺失值
# N( [5 X0 x& l7 Z% uModel specification, 模型的确定
E2 w6 g& Z- o! a9 ]" N3 ZModeling Statistics , 模型统计 z; B1 K1 x4 [* E& {; o
Models for outliers, 离群值模型
: |% ?/ b4 j& s& N) R( uModifying the model, 模型的修正7 y* A& j3 d6 v, V, l
Modulus of continuity, 连续性模
; G8 R/ I G) p0 R SMorbidity, 发病率
! u/ k' z; v9 i" d$ f f! I1 jMost favorable configuration, 最有利构形* h1 I7 X& n8 C9 X7 c! c* J
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度: ^0 w" g: G7 r3 t+ B
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
$ {/ _, m1 i4 A4 o$ M( A3 B8 D2 c# sMultiple comparison, 多重比较) _( D3 L! K- K+ ?& I
Multiple correlation , 复相关6 C3 t* a G W/ I, P
Multiple covariance, 多元协方差
) e* }8 Y# |- D2 KMultiple linear regression, 多元线性回归2 Q( r% T- s; f! ?; p) o9 \
Multiple response , 多重选项
) L T! [) G9 e9 w$ Q; sMultiple solutions, 多解) s0 k: a# B3 t; G) ~" u ?! W- {0 X
Multiplication theorem, 乘法定理9 y. S6 L: U1 k
Multiresponse, 多元响应" \! Z/ g8 \5 j, V4 x% [) J* S
Multi-stage sampling, 多阶段抽样! h9 X; q( D2 h' s) B
Multivariate T distribution, 多元T分布% p$ [; W, K5 B( O# E
Mutual exclusive, 互不相容. h1 s1 {. X- K# u$ @2 }
Mutual independence, 互相独立
~' l, l. N" gNatural boundary, 自然边界
, }. m# }$ I5 K% jNatural dead, 自然死亡2 O1 O5 m" X# F& i' t2 L* `/ B, ?/ M
Natural zero, 自然零9 H8 P* p* _4 N/ O$ o
Negative correlation, 负相关
4 G" J R5 ?, q! l4 hNegative linear correlation, 负线性相关
. k6 l+ m6 D N9 Y# MNegatively skewed, 负偏
1 W, C4 o7 E% l! |- fNewman-Keuls method, q检验
- V( Y! f7 A: x- `/ uNK method, q检验
6 w1 K* ~& t$ U$ M6 R9 X1 iNo statistical significance, 无统计意义- [7 u0 l: g* g$ t. C
Nominal variable, 名义变量
: {6 ~+ x/ p$ ~% Q7 yNonconstancy of variability, 变异的非定常性
/ T% e: d }6 CNonlinear regression, 非线性相关* Y3 N0 P( T% ?7 n' J$ c
Nonparametric statistics, 非参数统计
7 z' e0 O: W5 T3 ^. A; hNonparametric test, 非参数检验# c, i4 t8 ?8 G0 l* n( k( ?; j
Nonparametric tests, 非参数检验% ^ w* }* r) J! Q
Normal deviate, 正态离差9 \9 c! P" a1 U/ k8 u6 C
Normal distribution, 正态分布
8 K2 G2 q, r" r& T8 k# [, XNormal equation, 正规方程组
) k- e( p, Y7 Z( g: J* g* C) ANormal ranges, 正常范围0 p9 m/ v D& s! [2 ?/ Z5 ^
Normal value, 正常值, b2 h3 J( C. R6 P1 e) c! f
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数) v$ T7 b6 A+ J( r8 O' Y
Null hypothesis, 无效假设 . S4 l) [1 Q! q1 d4 V
Numerical variable, 数值变量& ~2 `* W# p; P0 _0 [2 ?3 U5 z
Objective function, 目标函数- c( H( G. |$ g' C/ d) D3 n
Observation unit, 观察单位3 N" U$ _. l) S4 S1 E5 {
Observed value, 观察值
% s6 D& l$ a, n1 IOne sided test, 单侧检验1 P) N! P$ Z# ~/ x- e6 a
One-way analysis of variance, 单因素方差分析5 ^! s7 E- F* O+ k, B
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
9 c& o% P$ f* q. @6 r3 s3 C; U% w& G4 eOpen sequential trial, 开放型序贯设计
i9 t5 Y- l8 d( H. @Optrim, 优切尾5 d* }8 v) {; D7 F3 u
Optrim efficiency, 优切尾效率! ^( A4 }9 U$ s5 v* R
Order statistics, 顺序统计量
" x3 I* k& j6 gOrdered categories, 有序分类3 h1 p, T6 z- y0 i
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归6 T+ `. `7 Y3 Q0 q0 v, p7 \
Ordinal variable, 有序变量) z! z% d! `' D8 S7 g1 }' U
Orthogonal basis, 正交基! ~7 D7 \, M l; `
Orthogonal design, 正交试验设计
9 s, M- [0 y& R( L! |4 cOrthogonality conditions, 正交条件
6 v0 @7 U6 i. y- W/ v( s2 TORTHOPLAN, 正交设计
, B3 n" x7 \+ A8 P$ |2 H" w' E, fOutlier cutoffs, 离群值截断点
* O! I K6 a2 iOutliers, 极端值
; c- q; |( g: j/ r! E1 S; P1 wOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
, y2 C" t \0 L8 s. aOvershoot, 迭代过度
( H1 D8 S# e* }9 Y% n) ]Paired design, 配对设计
- f8 t6 _* u/ N9 \' }$ }5 VPaired sample, 配对样本1 n1 l0 ^* T7 {4 t$ J
Pairwise slopes, 成对斜率+ A2 B5 B8 N- p7 E1 U
Parabola, 抛物线: K$ H# {' {0 T& j
Parallel tests, 平行试验* f4 \/ @& l) f8 C* f/ Z
Parameter, 参数6 b3 z! F6 a" P9 D! c/ v" O; y
Parametric statistics, 参数统计6 C' o; ]3 v* k& {) x
Parametric test, 参数检验8 l- b$ c. B8 D6 h+ e6 A' r4 S
Partial correlation, 偏相关
( ^+ W$ Z* Y5 r. A& L2 GPartial regression, 偏回归
- L2 U6 ^' ?6 V$ ?- D0 S% HPartial sorting, 偏排序
# E- l8 u3 i, s: S3 DPartials residuals, 偏残差
, [3 K9 B) [6 ^& b4 g2 _- ePattern, 模式& a7 _$ d' Q1 s; d. t, e! m
Pearson curves, 皮尔逊曲线
- F( f; X- Q% E! P0 nPeeling, 退层
! F) p0 R0 N4 IPercent bar graph, 百分条形图+ b: d6 I1 H, v1 c% y g
Percentage, 百分比
) \7 K& \% u' V1 r5 ]7 l. KPercentile, 百分位数! L7 M, a6 [4 S" D2 C
Percentile curves, 百分位曲线
. l$ M# t5 x) h& L# y2 m8 k8 xPeriodicity, 周期性# p9 ]) K( z/ `
Permutation, 排列
, l. Y D+ f& h" WP-estimator, P估计量
" r: @' W( ?3 t5 M* EPie graph, 饼图
$ D* c- z$ d( IPitman estimator, 皮特曼估计量
& @: B, R$ ^6 V+ z7 s- ~) }7 @Pivot, 枢轴量
/ ^0 j. N( f8 B( J) d. oPlanar, 平坦
$ ? |/ w3 B( c1 Y$ P. x2 l2 l! ]Planar assumption, 平面的假设
+ s6 o5 K% ~- G) KPLANCARDS, 生成试验的计划卡, ^, {: |5 q, S3 t: ]0 P* L' u* `
Point estimation, 点估计
& B( l: \1 Z: g; C* E2 IPoisson distribution, 泊松分布
$ g' h' L) H9 {( V/ D) JPolishing, 平滑% a: z- ^ v) A2 P! ~, h
Polled standard deviation, 合并标准差, J" h2 @( Z( f0 ]- {. O# f: x1 K
Polled variance, 合并方差
8 E9 T6 B2 k/ E! ^6 I, jPolygon, 多边图, n* c- {" `' X% _
Polynomial, 多项式
- `' V' t( e+ [( m+ J$ ?6 yPolynomial curve, 多项式曲线
3 C/ z" Y) M; q2 k- g' }! L. t- X" @/ ePopulation, 总体
( D) c c" `. ?, D. u" d' FPopulation attributable risk, 人群归因危险度
$ T5 [8 s7 U, WPositive correlation, 正相关
& R' t0 S$ x wPositively skewed, 正偏0 e2 C$ [* U; \
Posterior distribution, 后验分布! t" j' ?. l6 ?( O; q; D( Z
Power of a test, 检验效能
, Y( ]5 y/ ^6 m7 V; _/ ZPrecision, 精密度
* `8 l' Q% k5 fPredicted value, 预测值
' x% F. f) O" g% @Preliminary analysis, 预备性分析$ i& Y- ^3 \8 }+ o2 f; u+ Y' J
Principal component analysis, 主成分分析
: _2 e; g6 b6 M9 C% mPrior distribution, 先验分布
D7 J9 P7 k; T& fPrior probability, 先验概率* \: q! {; D+ f4 {7 g7 t3 m
Probabilistic model, 概率模型
4 {, w# `) x3 z3 _% @probability, 概率: j9 D3 G6 ^. S
Probability density, 概率密度1 G0 W& r( `/ `' g
Product moment, 乘积矩/协方差
$ F' k- L7 y9 Q! y1 BProfile trace, 截面迹图/ Z- ^6 P) B7 G7 R) R
Proportion, 比/构成比. g0 P# D- @1 @2 I
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样$ U0 t, h, i( F
Proportionate, 成比例
( t: H* `$ n! c3 `0 KProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量. m2 x4 Q, M/ z( U: s; R
Prospective study, 前瞻性调查+ R. }9 L4 n, [1 J# P* M' Y
Proximities, 亲近性
- A$ G t4 U* `' E% V0 L* wPseudo F test, 近似F检验
8 T; @* E- S; |- O' s- APseudo model, 近似模型$ a. c/ [- R7 s+ V$ x/ ~
Pseudosigma, 伪标准差
7 X X8 }" X% K' S) A4 H$ wPurposive sampling, 有目的抽样# `7 L0 B0 D2 r( J, y5 a
QR decomposition, QR分解
( B& R/ }: |, `Quadratic approximation, 二次近似
$ i: G6 {$ q5 K/ B7 BQualitative classification, 属性分类7 ^! s- n8 p6 y2 T
Qualitative method, 定性方法
3 m3 I5 Q/ m9 y9 z# F5 x$ B5 @Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图! G0 v% T6 I, x# \
Quantitative analysis, 定量分析
: X! O7 s, z5 @3 z: ~9 }1 ZQuartile, 四分位数
1 i8 |* g4 [' m5 Y3 y' kQuick Cluster, 快速聚类
1 U( H5 V) W t( e, e4 |Radix sort, 基数排序6 u$ G- K6 q/ k' B2 J
Random allocation, 随机化分组9 K/ }1 N# G L) R
Random blocks design, 随机区组设计
* h' d# O! k. e5 jRandom event, 随机事件1 X7 h/ @+ V& J
Randomization, 随机化
$ @9 ?* W/ ~6 F! r: D9 iRange, 极差/全距8 D0 s/ X, h2 v6 `% U8 p
Rank correlation, 等级相关, D2 G1 c9 k. [2 B- Q. C- K
Rank sum test, 秩和检验: c2 F4 Q' \5 X+ k* v
Rank test, 秩检验
6 \3 O1 ~: m+ B fRanked data, 等级资料
* l, \# T* `% _# _' H& MRate, 比率
* h' M1 T! z) o9 W/ j2 URatio, 比例
' S0 Q9 F2 C2 L. s+ z# f4 SRaw data, 原始资料
+ |; o: e% J- pRaw residual, 原始残差2 J% i% ]3 j0 n# b
Rayleigh's test, 雷氏检验
b) c) F* Q. B) s- O- oRayleigh's Z, 雷氏Z值
% m" v: Z" a' [! O$ PReciprocal, 倒数
2 j8 P3 k) O3 ^, C7 H7 Q( q3 eReciprocal transformation, 倒数变换
7 f, o; A! X, ?3 j, [# g1 XRecording, 记录 L: a, v+ {/ p
Redescending estimators, 回降估计量
' H/ \3 i6 U. J6 T( j7 h+ |Reducing dimensions, 降维) G! p& }/ V8 e5 G1 F( Q+ d
Re-expression, 重新表达" }* \6 o4 t8 O0 d
Reference set, 标准组% F; w: j6 R5 D
Region of acceptance, 接受域
8 q8 T" Z3 N5 v8 @+ u5 ~Regression coefficient, 回归系数
7 U1 S- W o% D4 o. S: RRegression sum of square, 回归平方和
: T6 E8 Y- ?" E: nRejection point, 拒绝点
' t* z1 i7 p0 J' e$ r' QRelative dispersion, 相对离散度
L* w' K, o3 D& l+ T0 g! FRelative number, 相对数
5 ]4 L8 p' {- t2 [. oReliability, 可靠性/ @* `7 ^5 z" n5 N+ N' n
Reparametrization, 重新设置参数8 g* ]4 j$ ]5 w) H
Replication, 重复
: B+ d9 @8 _, O% n, gReport Summaries, 报告摘要8 i, k* l5 i# X3 H9 z* N, l
Residual sum of square, 剩余平方和5 L4 Z) ]2 F( _# M: v, R( V
Resistance, 耐抗性2 T7 V: f4 H+ ^$ _9 g; V) Q
Resistant line, 耐抗线 W. H2 w9 W: P& [; ]/ Q
Resistant technique, 耐抗技术
& L- k* n) d0 N) c* V* }/ e% ^! cR-estimator of location, 位置R估计量; q1 j/ I: f; a' w
R-estimator of scale, 尺度R估计量6 A* w3 u8 [7 f, Z6 P4 k% n+ }1 u
Retrospective study, 回顾性调查! K7 g; Q1 I# I6 r
Ridge trace, 岭迹
" @) S* H4 j9 }3 _9 f) X+ uRidit analysis, Ridit分析
: s! {0 `. `% j* J8 A7 Y6 HRotation, 旋转4 \+ r6 o/ I1 l; T1 i
Rounding, 舍入
6 I; v$ V1 F! H7 A( n5 t# e- iRow, 行* F, G! {0 v0 w7 `. v' O) Z
Row effects, 行效应9 F. s5 R( b4 |9 n. g4 v
Row factor, 行因素7 s$ x9 `) l7 \. P) Y
RXC table, RXC表- [: v! R9 o3 N5 {! t. r7 d5 o# G
Sample, 样本0 X: |% Q% s+ T
Sample regression coefficient, 样本回归系数
2 w# z$ x. T# c. a) t6 wSample size, 样本量
8 {* G! w# U' i1 USample standard deviation, 样本标准差
; B2 Y* U% \) f! cSampling error, 抽样误差2 V1 n5 Y; }/ X+ p- v% n2 t; O
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
# M' H3 M& z7 z( |5 SScale, 尺度/量表
: I% [8 n% M* K/ o& KScatter diagram, 散点图
, p; j9 J" M5 c& f/ xSchematic plot, 示意图/简图# `) M' U. [2 o- s
Score test, 计分检验
3 G! r2 R8 B5 a3 Z8 F$ gScreening, 筛检
. O9 R) Q! ?* u1 y9 o5 r$ J4 W WSEASON, 季节分析
* }% }! D( m7 F% y3 ?5 VSecond derivative, 二阶导数
* K8 B& v* d0 Z/ `! I. USecond principal component, 第二主成分/ S* q5 |/ M1 M8 [
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
; x& {, x0 q- Z2 |Semi-logarithmic graph, 半对数图
/ N4 B, Z! |$ s: W# m; ZSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
7 D+ [2 {% J6 W6 @Sensitivity curve, 敏感度曲线, E1 ?# D5 z/ B& x, s- N7 I8 u
Sequential analysis, 贯序分析
3 R, m5 t( S5 P. D: j: ASequential data set, 顺序数据集
, f5 C% A' I' z% ]. k, H8 W5 }Sequential design, 贯序设计
, p3 @9 A$ Q" v9 {6 eSequential method, 贯序法
! V5 \4 _4 R4 W: |6 ySequential test, 贯序检验法1 B$ t! O) r+ w/ n5 U; l
Serial tests, 系列试验
, z0 S% _, t/ |* T9 G% z1 ?( EShort-cut method, 简捷法 : C5 e/ W' I ?) w: F' ]
Sigmoid curve, S形曲线/ h, m" v W" O7 V) P
Sign function, 正负号函数- R ^4 w @ E- b$ q' L4 j3 J! d
Sign test, 符号检验3 t) ?" @! E/ b5 s' i$ k7 w
Signed rank, 符号秩. W% Y2 h" L0 b, i A, v3 [1 M9 w' _
Significance test, 显著性检验0 m7 k/ `9 M1 y$ t
Significant figure, 有效数字 g) l* [4 v. l- Q
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
7 @: A8 N( Z* f S) hSimple correlation, 简单相关% V4 O: M! g! X# _' c* e$ v
Simple random sampling, 简单随机抽样% ]- P) b$ T" Z7 a" S; B
Simple regression, 简单回归( Z A- w" R( L& |
simple table, 简单表
& b) T. k. ?! R* u2 g8 j5 iSine estimator, 正弦估计量
1 r% R9 e, s, u% H6 v" M& RSingle-valued estimate, 单值估计$ H# ?3 p+ r; d2 }. T
Singular matrix, 奇异矩阵, ?# _! D1 x$ i4 E
Skewed distribution, 偏斜分布
% ?/ g. J& o4 B' h1 BSkewness, 偏度
, H; {1 i( ?& S4 uSlash distribution, 斜线分布
" j; U& ?/ a% \( xSlope, 斜率1 b$ m: g% y' L4 J1 I3 r8 Q
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
& P" j; S- z3 K4 q2 U# V0 R3 rSource of variation, 变异来源
+ b- G. i- G5 C- |Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关 r# J3 W' U5 J- J# \) y
Specific factor, 特殊因子
: Y+ I5 [; N' k6 l0 Q# \Specific factor variance, 特殊因子方差5 t) q; d8 a) F- K
Spectra , 频谱
2 Y0 {0 O9 q! r( f5 GSpherical distribution, 球型正态分布
# Q8 |, o M; {: J0 ySpread, 展布7 N2 Z" a. M! R- Y4 R( F+ U' z
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
T) n$ J+ F0 z: r3 A! fSpurious correlation, 假性相关
7 C1 S8 J' }4 DSquare root transformation, 平方根变换
% P) o: i. K- g9 y. x) PStabilizing variance, 稳定方差+ V' e+ V7 a" @, o( s8 ]2 }0 \
Standard deviation, 标准差
8 K* H, E; \7 l g/ A& \. YStandard error, 标准误
9 v. X; M0 B4 c2 Q& c6 H! f) m% qStandard error of difference, 差别的标准误6 w2 `' C4 x$ ^1 }8 _& V# Z/ ]$ W
Standard error of estimate, 标准估计误差6 i5 l2 j% t; ~3 }; q
Standard error of rate, 率的标准误/ P7 M$ L- t# A P( u
Standard normal distribution, 标准正态分布
! u; k! d$ {( e' F& z) @ r" AStandardization, 标准化! ?; u9 x( A% X, h3 f: m- D
Starting value, 起始值8 r4 u* Z I! Q
Statistic, 统计量
( s6 F! z! m, e3 p9 `0 I ]2 HStatistical control, 统计控制6 l( G( e X- @/ N' @8 A4 b
Statistical graph, 统计图
# D6 E* i8 c) \: DStatistical inference, 统计推断8 Z! o+ Q) d, N5 K0 s0 K0 c
Statistical table, 统计表
/ o9 {$ O4 ^( _9 t4 gSteepest descent, 最速下降法/ n" U( v$ x6 V4 ?
Stem and leaf display, 茎叶图
( m* d. J3 ^! pStep factor, 步长因子
: Q# I* a! ]6 T+ @' ]: Z0 BStepwise regression, 逐步回归
" W: ?3 h% [+ {9 pStorage, 存
; M2 M. u2 d9 c0 v. d1 ^Strata, 层（复数）' n3 n- l O2 ?8 ~" d- @
Stratified sampling, 分层抽样. x' l2 D, P( z* q6 T& r
Stratified sampling, 分层抽样! Z' h& A9 r+ F9 q
Strength, 强度# o+ G- d) ?: b
Stringency, 严密性) p" Z+ j8 k" O0 `: n+ Z% D
Structural relationship, 结构关系
- ]* y3 D+ Q6 H1 y1 uStudentized residual, 学生化残差/t化残差# c% q& t x8 i$ N; {
Sub-class numbers, 次级组含量
+ D3 H3 V3 y" ~; x2 b& K2 GSubdividing, 分割' d. U/ U2 m" ?1 G
Sufficient statistic, 充分统计量1 }0 ^! Z6 r2 [. r' i- }
Sum of products, 积和1 p, J# s D0 r$ f. f' K
Sum of squares, 离差平方和
! I" |) ]! ]8 n f& }" Z! y, f% NSum of squares about regression, 回归平方和1 ?, n$ e* x1 X- R4 p! d
Sum of squares between groups, 组间平方和. P( d) e* B+ t0 O- G2 D0 T
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
! _. H9 q& v2 |' }' i# nSure event, 必然事件' v9 J; l. M7 Q* M2 i% ^' G
Survey, 调查2 g @% B l* L. A/ ]5 t
Survival, 生存分析9 D2 e# y+ E" J9 A9 V, d
Survival rate, 生存率
, `, M" Q$ T# \Suspended root gram, 悬吊根图4 ]% D2 [: k. H) q0 d# r
Symmetry, 对称& C" c6 ^4 j1 Y5 N. F
Systematic error, 系统误差
6 I% x( c; [0 F6 B" W7 j) CSystematic sampling, 系统抽样
3 s5 Z: z5 ]% o1 f8 T. T5 W2 \Tags, 标签
) o6 ~4 [, E0 V2 b; j: p" [Tail area, 尾部面积) O3 h9 j7 r- I6 u w6 O
Tail length, 尾长
5 t8 Y/ D: u% MTail weight, 尾重
- m- s& O) d4 e- [9 UTangent line, 切线
" l- D, [) ^& Y$ M3 s! Q7 RTarget distribution, 目标分布4 C n7 J5 Y& J0 L' b: |' \5 J
Taylor series, 泰勒级数
+ q6 M- } G+ t' ^Tendency of dispersion, 离散趋势1 N3 ?' z& _( s: W9 ^! C* y. k
Testing of hypotheses, 假设检验% M) m+ w/ X- x& W! I3 R
Theoretical frequency, 理论频数
5 k2 j) [8 x& @+ l1 d" F, L8 GTime series, 时间序列. a4 b! O" N: j
Tolerance interval, 容忍区间& w3 J! ]3 P/ ~6 q& D/ x4 L
Tolerance lower limit, 容忍下限, n8 _- v6 Y8 H. ]
Tolerance upper limit, 容忍上限
" @! x; D3 U# p m3 gTorsion, 扰率8 l- m L4 K0 o( t. K6 _
Total sum of square, 总平方和; n0 |2 l. e1 C% k& C# D
Total variation, 总变异
' o8 z' K* V8 j; aTransformation, 转换! l2 N. e4 a3 l9 d' K9 U" d0 F
Treatment, 处理
( a c" L* Y" ETrend, 趋势0 J( s$ q1 E5 c) i {' ^
Trend of percentage, 百分比趋势9 t& c7 x8 @& W8 J% ]' w3 W
Trial, 试验" k, U) {4 c1 ?5 x$ ] A8 x2 p
Trial and error method, 试错法
( Q) f. K# _( H, ~Tuning constant, 细调常数: L! ^6 @/ D8 n" t8 Z# h
Two sided test, 双向检验
' z. v. I* Q: ?; O0 hTwo-stage least squares, 二阶最小平方
2 o2 m8 J/ G% uTwo-stage sampling, 二阶段抽样! l; B6 v/ _7 B0 L* I5 f5 X
Two-tailed test, 双侧检验
6 K- B4 ?& }% A) n) ATwo-way analysis of variance, 双因素方差分析- f5 t: g/ @% h# x' v
Two-way table, 双向表; i. O' ~& o4 Y5 [3 Z
Type I error, 一类错误/α错误
1 N% y4 C0 }! s# ~Type II error, 二类错误/β错误7 n) A1 p, p& V U" j/ E
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称0 Z6 j8 m& t# z
Unbiased estimate, 无偏估计" `# Z& |, \' c7 l' ?, S
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
6 U/ k1 p/ K( H( C5 C1 w9 lUnequal subclass number, 不等次级组含量* u( s0 m$ x9 `1 z$ E: l
Ungrouped data, 不分组资料5 S K/ z, ]; e: r! @! r/ Y4 A/ Y
Uniform coordinate, 均匀坐标: h4 @# H* D! u$ x% ]2 }# Y
Uniform distribution, 均匀分布2 z, Y2 _$ k+ f) G# u' g$ R
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
) ^- s: o& d- H' j) ZUnit, 单元
# U$ O* I( Y+ i9 ^' KUnordered categories, 无序分类1 Y4 k4 o/ F" s) m
Upper limit, 上限
9 s- a) Y: R" v- gUpward rank, 升秩
' J& K7 l9 q& xVague concept, 模糊概念1 w8 O2 M6 T$ L
Validity, 有效性
# S5 H A0 y8 L y/ }1 cVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计 o6 ?. i9 A4 V" w' E) v/ | q: W
Variability, 变异性
8 O+ Y1 }2 T' v% ^0 J" u4 S5 AVariable, 变量/ C* _: w0 P' w* v" S
Variance, 方差
7 v8 u& U$ J/ G* \1 t' GVariation, 变异
! v9 w' A" N! `! r3 h* KVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
# k( f& g: G3 v& n8 {3 `Volume of distribution, 容积5 d; _; r* U* [. f8 l; o2 p
W test, W检验
! b C" q& Z% R- C2 ~+ m+ E5 jWeibull distribution, 威布尔分布
3 p; M( a5 _. i9 F5 L8 oWeight, 权数; N! }+ a0 O! V6 d; R/ J6 o) [
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
2 D' F$ g5 M8 `, g" I3 Z" kWeighted linear regression method, 加权直线回归
2 |0 L, {. T6 OWeighted mean, 加权平均数9 k% O. V5 S9 k
Weighted mean square, 加权平均方差
: l' ^" A; C& Y5 hWeighted sum of square, 加权平方和
8 N# b) @0 I2 R0 AWeighting coefficient, 权重系数
9 t6 P, Y( y' l' ]+ ?6 O nWeighting method, 加权法 2 l6 t$ V. a" ?$ V1 i; {
W-estimation, W估计量
3 j* j8 U8 h6 |. k' B4 _, S* QW-estimation of location, 位置W估计量
: `# k; H) D- Y( I9 ]Width, 宽度
$ J) y5 r8 Y1 T" f% dWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
! W3 v, y- U4 eWild point, 野点/狂点
$ F+ R) P7 n0 Z4 q. MWild value, 野值/狂值% R, A' n# @, ^
Winsorized mean, 缩尾均值( w$ k. U- n8 }$ R
Withdraw, 失访
& O6 ]2 B7 A3 q# E8 `* V( z2 n% hYouden's index, 尤登指数% ^! @3 e1 q2 W2 n5 W0 g9 q
Z test, Z检验2 j7 m& N; h- n( u& h3 `
Zero correlation, 零相关9 N4 t' w5 e: [
Z-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
